게임 산업은 기술의 발전과 비대면 서비스 수요 증가로 해마다 발전하고 있다. 본 연구는 사용자들의 수요를 조사하기 위하여 대중성이 가장 높은 온라인 게임 플랫폼에서 이용 시간이 많은 게임 정보를 확인하였다. HTML 파싱(parsing) 라이브러리를 통해 해당 게임들의 리뷰를 크롤링하여 엑셀 파일로 데이터베이스화하였고, 자연어 처리 라이브러리를 활용하여 데이터를 정제하였다. 총 5개 장르에 대하여 분석한 결과 각 장르에 해당하는 대표적인 키워드를 확인할 수 있었다. 취득한 키워드는 범용 시각화 패키지를 활용하여 워드 클라우드 형태로 한눈에 알아볼 수 있도록 시각화하였다.
본 논문은 맞춤형 카페 추천 서비스를 제안한다. 대중적인 포털 사이트의 카페 정보와 사용자 리뷰를 크롤링 하여 지역별, 키워드별 카페 데이터를 수집한다. 사용자가 원하는 지역과 임의의 키워드를 기준으로 데이터셋 내의 키워드와 비교하여 가장 유사한 키워드를 추출한다. spaCy 라이브러리의사전 학습된 모델 중 similarity method를 사용하여 추출된 키워드를 바탕으로 해당하는 카페를 추천한다. 이를 통해 사용자는 불필요한 정보를 걸러내고 쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있다.
구매 의사 결정 단계에서 이미지나 동영상의 영향력이 지속해서 증가하고 있음에도 불구하고 시각적 정보가 소비자의 구매 의사 결정 과정에 영향을 미치는 메커니즘과 이에 따른 기업, 특히, 오프라인 기업의 성과에 대해서는 아직 알려진 바가 많지 않다. 이에 본 연구는 O2O 플랫폼에 입점한 10만 개 식당의 실제 예약 매출 데이터를 분석하여 이용자와 사업자가 O2O 플랫폼에 업로드한 사진 등의 시각적 정보가 기업의 성과에 미치는 영향과 메커니즘을 이중 처리 이론 기반으로 파악하고자 한다. 또한 저장하기, 공유, 리뷰 등 고객 참여와 프랜차이즈 가맹의 시각적 정보와 성과 간 관계에 대한 조절된 매개 효과를 분석한다. 본 연구는 이중 처리 이론 기반으로 시각적 정보가 구매 의사 결정 과정에서 작동하는 메커니즘을 설명하는데 기여할 것으로 기대한다. 그뿐만 아니라 실제 예약 매출 데이터를 활용하여 분석함으로써 직접적이고, 수익적인 측면의 기업 성과를 측정할 수 있을 것이다. 또한 오프라인 소매점에서 활용할 수 있는 온라인 채널 전략에 대한 실무적인 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 배달앱의 수용을 촉진하거나 억제하는 요인의 탐색에 초점을 맞추고 있다. 가능한 선행 요인으로 리뷰의 진단성 및 기술적 규범, 위험의 다차원적 지각 정도를 살펴보고 있는 본 연구는 실제 배달앱 비즈니스가 활성화되어 있는 주요 광역도시 거주 사용자들을 대상으로 데이터를 수집하였다. 수집된 자료에 대해 시행한 구조방정식 모형 분석의 결과는 배달앱에 게재되어 있는 리뷰의 진단성 및 기술적 규범의 수준에 대한 인식이 향상될수록, 그리고 배달앱 사용에 수반되리라 예상되는 다차원적 위험 지각이 완화될수록 보다 우호적인 방향으로 태도가 형성되게 됨을 확인시켜 주었다. 아울러 이러한 태도가 실제 배달앱 수용의 의사에 미치는 정(+)의 영향력은 지각된 위험의 수준이 악화될수록 보다 완화되게 됨을 확인시켜 주었다. 이러한 일련의 실증결과는 최근 다양한 분야에서 부상하고 있는 O2O 서비스 플랫폼의 수용 및 확산을 촉진할 수 있는 전략적 제도적 지침의 마련에 기여하여 줄 수 있을 것이다. 즉, 최근 부상 중인 여러 신생 O2O 서비스 업체들의 시장 안착에 요구되는 전략적 고려 사항에 대한 인식 환기와 더불어 보다 신속한 사용자 저변의 확대에 이바지할 수 있는 동인들을 발견해 내는데 기여할 수 있을 것이다.
2020년 3월, 코로나바이러스 팬데믹으로 선포되면서, 다양한 방역 조치가 취해져 왔다. 이에 따라, 관광 및 환대 산업 내의 많은 변화들이 야기되었다. 특히 레스토랑 산업에서는 비대면 서비스 및 좌석 간 거리두기 등 방역 지침이 시행되었다. 전통적으로 레스토랑 선택속성에 대한 연구는 분위기, 서비스 품질, 음식의 품질을 포함한 3가지 속성의 중요성이 강조해 온 데 반해, 코로나19 이후 레스토랑 이용자를 대상으로 레스토랑 선택속성을 탐색한 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 연구에서는 코로나19라는 환대 산업 내의 환경적 변화에 대한 이해에 기반하여, 국내 온라인 리뷰 데이터 상에서 새로운 레스토랑 경험적 속성을 확인하기 위한 탐색적인 접근을 시도하였다. 본 연구는 서울 을지로 지역에 위치한 일반음식점 및 휴게음식점 475개로 네이버 플레이스에 등록된 총 31,115개의 온라인 리뷰를 분석 단위로 고려하였다. 분석 방법은 단어 빈도와 역문서 빈도의 곱으로 산출된 TF-IDF와 잠재적 토픽들을 추출하는 확률적 모델 알고리즘인 LDA 토픽모델링 기법을 통해 온라인 리뷰 내에서 단어들의 군집화를 통해 레스토랑 선택속성을 재분류하고자 하였다. 분석 결과, 분위기, 서비스 품질, 음식 품질과 함께 코로나19 이후 레스토랑의 새로운 속성으로 "감염병 예방"요인이 도출되었다. 본 연구는 기존 레스토랑 선택속성에서 제시하는 세 가지 속성들을 범주화하고, 나아가 새로운 속성을 제시하였다는 점에서 기존 레스토랑 선택속성 문헌을 확장하여 학술적 의의가 있다. 나아가, 분석 결과에 기반하여 레스토랑 운영의 측면 및 정책적 관점에서의 실무적 제언을 시도하였다.
소셜 미디어는 정보원천에 따라 기업이 운영하는 소유미디어(Owned Media)와 고객 등 제3자가 콘텐츠를 생산하며 기업이 통제할 수 없는 획득미디어(Earned Media)로 구분된다. 소셜 미디어 선행연구는 소셜 미디어의 브랜드 관련 콘텐츠가 잠재고객의 브랜드의 인지도를 높이고, 브랜드 태도를 긍정적으로 변화시킴으로써 궁극적으로 매출과 기업성과를 증가시킨다는 논리를 전개하고 있다. 하지만 선행연구는 대부분 소셜 미디어의 정보원천에 따른 미디어 시너지 효과의 차이를 충분히 설명하지 못한다는 한계점이 있다. 소비자는 정보처리 상황에 따라 미디어의 정보를 취사선택할 가능성이 높기 때문에, 통합된 미디어 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 리뷰사이트의 온라인 구전과 소셜 미디어 구전(소유미디어, 획득미디어)이 영화 매출에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 2017년 개봉한 국내영화의 리뷰 데이터 3,589개를 분석하였다. 연구결과 리뷰사이트 구전과 소셜 미디어 구전(소유미디어, 획득미디어)은 모두 영화 매출에 긍정적인 영향을 미쳤다. 하지만 리뷰사이트 구전을 조절하는 효과는 소유미디어와 획득미디어가 다른 것으로 나타났다.
최근 도서관에서 실시하는 이용자 만족도 조사, LibQUAL+ 평가 등을 통해 계량적 데이터뿐만 아니라 이용자의 직접적 견해를 담은 이용자 코멘트 데이터가 점점 더 많이 수집되고 있다. 이러한 질적 데이터는 이용자의 입장을 이해하고, 도서관 서비스의 환경 개선이 필요한 영역을 확인하며, 이용자 니즈의 우선순위를 파악하는 등 도서관 서비스 개선을 위한 전략 수립에 유용한 자료로써 활용될 수 있는 것이다. 따라서 이용자 코멘트 데이터는 그 내용이 분석되고, 분석 결과를 서비스 및 정책에 반영할 필요가 있다. 본 연구는 이용자 코멘트 데이터의 활용성을 높일 수 있는 기반을 제공하고자, LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 분석을 중심으로 하여 실제 외국 도서관의 LibQUAL+ 설문 이용자 코멘트 분석 방법을 알아보고, 분석을 위해 사용된 질적 데이터 분석 소프트웨어 및 분류표 등 분석도구에 대해 살펴보았다. 또한, 대표적 질적 데이터 분석 소프트웨어와 외국에서 LibQUAL+ 이용자 코멘트 분석을 위해 개발된 분류표를 최근 국내 대학도서관에서 시행된 LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 일부에 적용하여 분석해봄으로써 그 유용성을 확인하였다.
개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.
항공산업의 급격한 성장으로 인해 많은 항공사가 생기면서 고객들이 항공사를 선택할 때 고려하는 요소가 늘어나고 있다. 이에 따라 항공사는 고품질의 서비스와 차별화된 경험적 가치를 제공하여 고객가치를 높이고 있다. 초기 고객가치 연구는 제품 및 서비스에 대한 효용성의 관점에서 비용과 편익 간의 상충관계로 간주하고 실용적 가치 중심으로 이루어졌지만, 최근에는 경험적 측면의 가치의 중요성이 주목받았다. 그러나 경험적 측면의 가치는 제품이나 서비스 상황에 따라 고객가치를 구성하는 요소가 변화되기 때문에 제품이나 서비스에 대한 고객의 선호도를 충분히 나타내는 특정 맥락에서 조사해야 한다. 또한, 고객가치는 고객이 의사결정을 내릴 때 큰 영향을 미치므로 항공사는 고객가치를 구성하는 요소를 정확하게 이해하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 항공 전문 웹사이트인 스카이트랙스(Skytrax)에서 고객이 작성한 리뷰와 평점을 수집하고 BERTopic 모델을 활용하여 고객가치에 대한 요소를 도출하였다. 분석 결과, 항공사에서 고객가치를 구성하는 9가지 요소를 파악하였으며 이 중 6가지 요소가 고객 만족도와 영향을 미침을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 고객가치의 세분화된 파악을 가능하게 하는 새로운 방법론을 제안하고, 항공사에 구체적인 서비스 품질 향상을 위한 방향을 제시한다는 의의와 시사점을 가진다.
최근 생성형 인공지능 기술이 급속도로 발전함에 따라, 이를 실무에 활용하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 사용자 요구에 부합하는 결과물을 생성하기 위한 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 새롭게 조명되고 있다. 이러한 생성형 인공지능의 새로운 활용 가능성을 탐구하는 것은 중요한 가치를 지닐 수 있다. 본 연구는 대표적인 생성형 인공지능인 챗지피티 4.0을 활용하여 온라인 고객 리뷰 데이터 분석을 통한 효과적인 사용자 경험 평가 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 사용자 경험 평가 방법은 사용자 경험 계층의 6단계 요소인 '기능성', '신뢰성', '사용성', '편의성', '감성', '의미성'을 기반으로 수행되었다. 본 연구를 위해 프롬프트 엔지니어링의 이해도를 높이고 사용자경험 계층의 명확한 개념을 파악하는 문헌연구를 수행하고, 이를 기반으로 프롬프트를 작성 및 수집된 온라인 고객 리뷰 데이터 분석을 통한 사용자 경험 평가 방법을 위한 실험이 수행되었다. 본 연구에서 우리는 사용자 경험 요소에 대한 정확한 정의 및 분류 과정에 대한 설명 입력 시, 챗지피티는 사용자 경험 평가에 대한 우수한 성능을 나타냈으나, 시간적 제약으로 다량의 데이터 분석에 한계를 나타냈음을 밝힌다. 우리는 사용자 경험 평가에 챗지피티 4.0을 활용하는 방법을 소개하고 제안함으로써 UX 분야의 발전에 공헌할 수 있는 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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